Phương pháp gia tăng rút gọn thuộc tính

Mục tiêu của luận án nhằm nghiên cứu các thuật toán filter-wrapper tìm tập rút gọn sử dụng độ đo khoảng cách mờ cải  tiến và các độ đo khác nhằm giảm thiểu số lượng thuộc tính của tập rút gọn; nghiên cứu các thuật toán gia tăng filter-wrapper tìm tập rút gọn của bảng quyết định thay đổi sử dụng độ đo khoảng cách mờ nhằm giảm thiểu thời gian thực hiện so với các thuật toán không gia tăng và giảm thiểu số lượng thuộc tính tập rút gọn, cải thiện độ chính xác của mô hình phân lớp.

117p army 22-09-2021 20 4   Download

Mục tiêu của Luận án là nghiên cứu các thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn của bảng quyết định không đầy đủ theo tiếp cận kết hợp filter-wrapper nhằm giảm thiểu số lượng thuộc tính tập rút gọn và cải thiện độ chính xác phân lớp so với các thuật toán đã công bố. Mời các bạn cùng tham khảo!

132p armyofthedead 23-06-2021 26 5   Download

Mục đích của Luận văn này là nghiên cứu và tìm hiểu một số nền tảng của hệ thống dữ liệu lớn. Tìm hiểu một số lĩnh vực phân tích tìm các giá trị của hệ thống dữ liệu lớn (thực chất là khai phá dữ liệu tìm các tri thức). Nghiên cứu và tìm hiểu một số thuật toán liên quan đến tập rút gọn (tập thuộc tính rút gọn bảo toàn thông tin phân lớp của bảng quyết định). Trên cơ sở này tiến hành xây dựng phần mềm thử nghiệm. Mời các bạn cùng tham khảo!

17p monsterhunterer 15-06-2021 35 4   Download

Mục tiêu nghiên cứu của Luận án nhằm đề xuất các thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn của bảng quyết định thay đổi dựa trên tập thô mờ theo tiếp cận kết hợp filter-wrapper nhằm giảm thiểu số lượng thuộc tính tập rút gọn và cải thiện độ chính xác của mô hình phân lớp, từ đó giảm thiểu độ phức tạp của mô hình khai phá dữ liệu Mời các bạn cùng tham khảo!

133p extraenglish 24-05-2021 41 5   Download

Mục tiêu nghiên cứu của Luận án nhằm đề xuất các thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn của bảng quyết định thay đổi dựa trên tập thô mờ theo tiếp cận kết hợp filter-wrapper nhằm giảm thiểu số lượng thuộc tính tập rút gọn và cải thiện độ chính xác của mô hình phân lớp, từ đó giảm thiểu độ phức tạp của mô hình khai phá dữ liệu Mời các bạn cùng tham khảo!

27p extraenglish 24-05-2021 19 2   Download

Luận án đề xuất các thuật toán gia tăng filter-wrapper tìm tập rút gọn xấp xỉ theo tiếp cận tập thô mờ nhằm giảm thiểu số thuộc tính của tập rút gọn và nâng cao độ chính xác của mô hình phân lớp.

117p cotithanh000 07-10-2019 53 8   Download

Trong hai thập kỷ trở lại đây, chủ đề nghiên cứu về rút gọn thuộc tính đã thu hút đông đảo cộng đồng nghiên cứu về tập thô tham gia. Tuy nhiên, hầu hết các phương pháp rút gọn thuộc tính đều thực hiện trên các bảng quyết định cố định, không thay đổi. Sử dụng độ đo khoảng cách, trong bài báo này chúng tôi đề xuất các thuật toán tìm tập rút gọn của bảng quyết định khi bổ sung và loại bỏ đối tượng. Vì không phải thực hiện lại thuật toán trên toàn bộ tập đối tượng nên các thuật toán đề xuất giảm thiểu đáng kể độ phức tạp về thời gian thực hiện.

10p minhxaminhyeu4 15-07-2019 59 2   Download